进来的朋友都想知道清华这位大神到底是靠什么发的NC吧？我们一起来看： 胃癌（GC）是世界范围内的高致死率肿瘤。诊断GC的金标准（内镜检查），既有侵入性又昂贵，限制了其临床应用。因此，迫切需要具有高灵敏度和特异性的无创检测方法。此外，通过预后监测及时进行疾病管理有助于改善临床结果。目前，临床预后预测在很大程度上依赖于外科医生基于各种临床适应症的经验判断，包括肿瘤位置、TNM分期信息和组织病理学，其准确性有限。因此，开发一种更精确的方法来预测患者的结果，并将他们分为不同的风险组，以进行适当的干预是至关重要的。 该作者首先采用靶向代谢组学分析了702份血浆样本，利用机器学习分析揭示了10种代谢物组成的胃癌诊断模型，揭示了胃癌的代谢特征，并确定了两种不同的生物标志物组，为胃癌的早期发现和精准医疗提供了新的方法。 有没有觉得这篇文章思路（代谢组+机器学习）其实也不是很难，有意向的朋友可以行动起来了！目前AI的爆火让机器学习热度飙升，趁此时机发文是个不错的选择！如果数据分析、文章复现方面有困难，随时可以来找馆长帮忙哦~
